Dương Tôn Đảm * , Phạm Minh Trực , Đặng Kiên Cường Võ Văn Tài

* Tác giả liên hệDương Tôn Đảm

Abstract

The article proposes fuzzy time series model in forecasting crest of sanility at the three main stations of Ca Mau province: Ca Mau (Cua Lon river), Ganh Hao (Ganh Hao river) and Ong Doc (Ong Doc river). The result obtained from this method is compared with optimal non-fuzzy time series modes which are established from original data and fuzzy one by different methods. Based on statistical criterions and realistic data, the proposed time series model shows more advantageous than the existing ones. This model is used to forecast crest of sanility for each station till 2020.
Keywords: Fuzzy time series, forecast, statistical criterion, AIC, crest of sanility

Tóm tắt

Bài báo đề xuất mô hình chuỗi thời gian mờ trong dự báo đỉnh mặntại 3 trạm đo chính trên địa bàn tỉnh Cà Mau: Cà Mau (sông Cửa Lớn), Gành Hào (sông Gành Hào),và Ông Đốc (sông Ông Đốc). Kết quả thực hiện được so sánh với mô hình chuỗi thời gian không mờ tối ưu được thiết lập từ dữ liệu gốc, dữ liệu mờ hóamà nó được thiết lập theo nhiều phương pháp khác nhau. Dựa trên các tiêu chuẩn thống kê vàsố liệu thực tế, mô hình chuỗi thời gian đề xuấtđược đánh giá có nhiều ưu điểm hơn các mô hình đã có. Mô hình này cũng được sử dụng để dự báo đỉnh mặn đến năm 2020 cho mỗi trạm.
Từ khóa: fuzzy time series, forecast, statistical criterion, AIC, crest of sanility

Article Details

Tài liệu tham khảo

Abbasov, A.M.,2002. Fuzzy relational model for knowledge processing and decision making. Advances in Mathematics. 1: 1991–223.

Abbasov, A.M. and Mamedova, M.H., 2003.Application of fuzzy time series to populationforecasting, Proceedings of 8th Symposion on Information Technology in UrbanandSpatial Planning, Vienna University of Technology, February 25-March1,545 –552.

Bozdogan, H., 2000. Akaike's information criterion and recent developments in information complexity. Journal of mathematical psychology. 44: 62–91.

Chen, S.M., 1996. Forecasting enrollments based on fuzzy time series. Fuzzy Sets and Systems. 81: 311–319.

Chen, S.M. and Hsu, C.C., 2004. A New method to forecast enrollments using fuzzy time series. International Journal of Applied Science and Engineering, 12: 234–244.

Huarng, H., 2001. Huarng models of fuzzy time series for forecasting. Fuzzy Sets and Systems. 123: 369–386.

Nguyễn Thanh Sơn, 2003. Tính toán thủy văn. Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội. Hà nội. 187 trang.

Phan Văn Tân, 2005. Các phương pháp thống kê trong khí hậu. Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội. Hà Nội. 162 trang.

Singh, S.R., 2008. A computational method of forecasting based on fuzzy time series. Mathematics and Computers in Simulation. 79: 539–554.

Singh, S.R., 2009. A computational method of forecasting based on high-order fuzzy time series. Expert Systems with Applications. 36:10551–10559.

Song, B. and Chisom, B.S., 1993. Forecasting enrollments with fuzzy time series (Part I), Fuzzy Sets and Systems. 54: 1–9.

Song, S. and Chisom, B.S, 1994. Forecasting enrollments with fuzzy time series (Part II), Fuzzy Sets and Systems. 62: 1–8.

Tô Văn Trường, 2005. Phương pháp và công nghệ dự báo lũ Đồng bằng sông Cửu Long. Phân viện khảo sát qui hoạch thủy lợi. 112 trang.

Võ Văn Tài, 2015. Phân tích thống kê đỉnh lũ tại trạm đo Châu Đốc trên sông Hậu. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 34: 33 – 44.

Zadeh, L. A., 1965. Fuzzy sets. Information and Control.8(3): 338–353.